朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用.pdf
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2022-11-23
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朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用
摘 要：朴素贝叶斯分类方法是数据库分类知识挖掘领域的一项
基本技术，并具有广泛的应用。使用贝叶斯分类算法实现了对经
典数据集 Iris 的分类。实践表明，朴素贝叶斯分类是一种有效的
数据挖掘分类算法。
关键词：数据挖掘；朴素贝叶斯分类；数据预测；鸢尾花(Iris)
数据集
1 数据挖掘
许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语：数据中的知识
发现。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、
随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的 ,但又是潜
在的、有用的信息和知识的过程。
本文利用数据挖掘中的朴素贝叶斯分类技术来研究鸢尾
花数据集中有关于鸢尾花分类问题。以鸢尾花数据集为对象，尝
试通过数据挖掘中的朴素贝叶斯分类技术对数据进行分析，实现
对鸢尾花所属分类进行预测，发现鸢尾花所属分类与鸢尾花各项
数据之间的联系，有助于对鸢尾花的培养进行管理。
2 朴素贝叶斯分类算法
n 维特征向量来描述 n 个属性假设每个数据样本用一个
的 值 ， 即 X={x\-1,x\-2,...,x\-n} ， 假 设 有 m 个 类 ， 分 别 用
C\-1,C\-2,...,C\-m 表示。给定的一个未知的数据样本 X（没有标
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